融合GPT技术和用户需求的文学类古籍资源关联数据发布研究——以《聊斋志异·司文郎》为例OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD

[目的/意义]文学类古籍作为古籍资源的重要门类之一,具有独特的研究价值。本文探究如何将GPT技术、用户需求分析与关联数据技术相结合以提升文学类古籍资源关联数据发布效果,促进其数字化研究与开发利用。[方法/过程]在现有的“本体模型+关联数据实现平台”发布思路基础上,结合文学类古籍资源内容结构特征,提出包含数据层、数据网络层、数据融合层、应用层以及表现层5个层面的文学类古籍资源关联数据发布模型,选取代表性文学古籍《聊斋志异·司文郎》开展案例实验。[结果/结论]本文构建的文学类古籍资源关联数据发布模型在数据层融合GPT技术完成数据采集工作,提高了知识组织效率,在应用层增设用户需求分析提高了模型的实用性和关联数据发布效果。实验结果表明,本文构建的发布模型能够满足文学类古籍资源的关联化发布需求,可深度揭示此类古籍的语义内涵,为文学类古籍从数据采集到发布提供可行的实现方案,同时可面向用户需求提供文学类古籍资源的相关知识服务。